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Enregistrement W4379966746 · doi:10.1021/acs.est.3c00809

Field Calibration and PAS-SIM Model Evaluation of the XAD-Based Passive Air Sampler for Semi-Volatile Organic Compounds

2023· article· en· W4379966746 sur OpenAlexafffund
Yuening Li, Faqiang Zhan, Ying Duan Lei, Chubashini Shunthirasingham, Hayley Hung, Frank Wania

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaConnaught Fund
Mots-clésChemistryVolatility (finance)SorptionPolybrominated diphenyl ethersKineticsSorbentStyreneEnvironmental chemistryCalibrationChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of passive air samplers (PAS) for semi-volatile organic compounds (SVOCs) continues to expand. To advance quantitative understanding of uptake kinetics, we calibrated the XAD-PAS, using a styrene–divinylbenzene sorbent, through a year-long side-by-side deployment with an active sampler. Twelve XAD-PASs, deployed in June 2020, were retrieved at 4-week intervals, while gas phase SVOCs were quantified in 48 consecutive week-long active samples taken from June 2020 to May 2021. Consistent with XAD’s high uptake capacity, even relatively volatile SVOCs, such as hexachlorobutadiene, displayed linear uptake throughout the entire deployment. Sampling rates (SRs) range between 0.1 and 0.6 m 3 day –1 for 26 SVOCs, including brominated flame retardants, organophosphate esters, and halogenated methoxylated benzenes. SRs are compared with experimental SRs reported previously. The ability of the existing mechanistic uptake model PAS-SIM to reproduce the observed uptake and SRs was evaluated. Agreement between simulated and measured uptake curves was reasonable but varied with compound volatility and the assumed stagnant air layer boundary thickness. Even though PAS-SIM succeeds in predicting the SR range for the studied SVOCs, it fails to capture the volatility dependence of the SR by underestimating the length of the linear uptake period and by failing to consider the kinetics of sorption.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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